El uso estratégico de la IA en la gestión de datos es hoy en día un factor clave para la competitividad empresarial.
No obstante, para que la inteligencia artificial aporte a la eficiencia y sea un factor de innovación, debe ser alimentada con buena información.
Cuando la inteligencia artificial se nutre de registros deficientes —incompletos, inexactos, obsoletos o irrelevantes—, las consecuencias pueden ser realmente devastadoras.
En este artículo, describiremos cuáles son los errores que impiden aprovechar el potencial de esta tecnología y descubriremos cómo superarlos.
Las consecuencias de alimentar la IA con datos de mala calidad
La calidad de los datos desempeña un papel fundamental en la configuración de las capacidades, decisiones y resultados de la IA.
Si los registros que se utilizan para alimentar la inteligencia artificial son deficientes, surgen numerosos inconvenientes que obstaculizan el desarrollo corporativo, llegando incluso a destruir la buena reputación de las empresas.
Aplicar la IA para la gestión de los datos permite acelerar el análisis del conjunto de registros y utilizar estas evaluaciones para hacer predicciones o tomar decisiones. Pero si estos datos son incompletos o inexactos, los pronósticos no serán precisos y las decisiones estarán lejos de ser adecuadas.
Mientras que los datos irrelevantes o redundantes dificultan la labor de los modelos de IA, desorientando a los algoritmos de aprendizaje, la información obsoleta lleva a tomar decisiones basadas en circunstancias pasadas e irrelevantes. En consecuencia, estas determinaciones no se aplican a la realidad.
Vale aclarar que las consecuencias de alimentar la IA con datos deficientes no solo afectan las proyecciones de negocio de las compañías, sino que los resultados de baja calidad o inadecuados también minan la confianza que los clientes, partners y colaboradores depositan en ellas.
5 errores que dificultan el buen uso de la inteligencia artificial
Muchas empresas buscan incorporar la IA en sus procesos para optimizarlos y obtener mejores resultados de negocio.
Ahora bien, las únicas iniciativas realmente funcionan son aquellas que se construyen sobre una estrategia de datos integral y sólida.
A continuación, compartimos las 5 equivocaciones que hacen que la preparación para la implementación de inteligencia artificial sea deficiente.
Falta de objetivos empresariales claros
En el afán de aprovechar las ventajas que aporta esta tecnología, muchas empresas se apresuran a lanzar proyectos de IA para la gestión de datos sin abordar adecuadamente cuestiones básicas como cuál es el propósito que se busca alcanzar a través de ella, quién la utilizará y qué problemas empresariales resolverá.
Cuando no se tiene claridad sobre estos aspectos ni se determinan objetivos empresariales claros y medibles, el proyecto carece de una hoja de ruta, lo que hace que aumenten las chances de fracaso.
Subestimación de la relevancia de los datos
En ocasiones, las organizaciones subestiman el impacto que tiene la incorporación de la IA generativa en su panorama de datos.
Cuando se ponen en marcha herramientas con esta tecnología, es fundamental revisar los requisitos de la infraestructura. ¿Por qué? Debido a que los modelos de IA dependen de los datos para la precisión y la calidad de las respuestas.
Si los datos son deficientes, imprecisos o poco diversos, los modelos tendrán sesgos y las predicciones que arrojen serán inexactas.
Además, la cantidad de datos no disminuirá, sino que aumentará permanentemente. Por lo tanto, las infraestructuras de datos existentes se verán sometidas a una gran presión, lo que podría afectar a la calidad de los casos de uso de Business Intelligence e IA existentes.
Omisión de un enfoque en los riesgos y cuestiones éticas que garantice el gobierno de datos.
Cualquier nueva tecnología conlleva riesgos, pero la inteligencia artificial lleva estos peligros un paso más allá.
No por nada los gobiernos están empezando a investigar y a diseñar normativas apuntadas a regular su uso y los responsables de IT de las empresas citan la privacidad y la seguridad de los datos como una de sus principales preocupaciones.
Aunque una buena parte de las compañías ha implementado prácticas de gobierno de datos bastante sólidas, apresurarse a implementar IA generativa puede llevar a pasar por alto o eludir las políticas ya establecidas.
Dejar de lado la inteligencia artificial predictiva
La IA generativa, utilizada para crear patrones, no es la única que aporta ventajas para las organizaciones.
Las empresas también pueden beneficiarse del uso de IA predictiva, una técnica que destaca en el reconocimiento de patrones.
Aunque ambas son necesarias para impulsar la innovación y mejorar la toma de decisiones, a menudo las organizaciones no tienen en cuenta la IA predictiva.
Escoger el modelo de datos equivocado
Al momento de analizar opciones para experimentar con la IA generativa, algunas empresas eligen utilizar un modelo abierto sobre datos abiertos, o, lo que es aún peor, permiten que sus datos se introduzcan en ellos.
Ambas alternativas son peligrosas, ya que conllevan riesgos en términos de infracciones de derechos de propiedad intelectual, divulgación de información sensible y confidencial y cumplimiento de leyes y normativas.
Cómo superar los errores y aprovechar al máximo el potencial de la IA para la gestión de datos
Ahora que los 5 errores más comunes al momento de desplegar una estrategia de IA para la gestión de datos quedaron evidenciados, veamos entonces cómo superarlos.
Definir objetivos
Para que las iniciativas de inteligencia artificial sean exitosas, es preciso considerarlas como un producto y aplicar los principios de gestión de productos.
Esto implica definir qué problema empresarial se busca resolver, determinar cómo será utilizada y a quiénes ayudará, establecer el objetivo principal de negocio que se procura conseguir, decidir cómo medir los resultados y crear un equipo de trabajo con funciones diferenciadas.
Evaluar las capacidades de datos
Antes de poner en marcha un proyecto de IA, es fundamental evaluar diversos aspectos asociados al tejido de datos:
- Variedad. Analizar la capacidad para reunir datos de múltiples fuentes, ubicaciones y formatos. Entrenar modelos de IA con datos diversos mejora la precisión de las respuestas y reduce los sesgos.
- Gobernanza. Una de las principales preocupaciones de los líderes de data al pensar en la adopción de IA generativa tiene que ver con cómo preservar la seguridad, la privacidad y la gestión de los datos. Esto es importante no solamente para asegurar la precisión de las respuestas, sino también para garantizar una mayor regulación.
- Insights accesibles y fácilmente consumibles. En este punto, no hablamos únicamente de la presentación de los datos, sino de comprender cómo la IA generativa se combina con el BI tradicional. En este punto, es importante iterar la experiencia a medida que los usuarios conjugan ambas técnicas para explorar nuevas perspectivas.
- Conexión de los sistemas. Por último, es necesario evaluar el papel de la automatización en el panorama híbrido. Al igual que ocurre con los análisis integrados, la incorporación de los resultados de la IA generativa a los sistemas y procesos operativos, constituye un punto de inflexión.
Crear una estrategia para supervisar el desarrollo y uso de la IA
Existen diferentes formas de verificar que la IA se desarrolla y utiliza de forma responsable.
Crear comités especializados que, además de considerar las necesidades corporativas, analicen las implicaciones éticas es una de las estrategias más utilizadas.
Otras maneras de lograr este objetivo consisten en desarrollar políticas sólidas de despliegue de IA, abordar la parcialidad, equidad, fiabilidad, precisión, responsabilidad y privacidad, actualizar las políticas en función de la evolución de los requisitos normativos y considerar la supervisión humana para mitigar los sesgos, entre otras técnicas.
Aprovechar todos los tipos de inteligencia artificial
No hay motivo para abocarse únicamente a la IA generativa. La IA predictiva también puede ser utilizada para aportar un enorme valor a las organizaciones.
La inteligencia artificial tradicional tiene una amplia gama de aplicaciones efectivas, como perspectivas automatizadas, modelado predictivo, alertas inteligentes y procesamiento del lenguaje natural. Estos casos de uso tienen la capacidad de aumentar drásticamente los data pipelines y ofrecer un valor inmediato.
Elegir un modelo de datos apropiado
Sea cual fuera el modelo de data por el cual se opte, es necesario preparar los datos para la IA generativa antes de diseñar el modelo. También se debe considerar algunas cuestiones en términos de implementación.
Por ejemplo, si se escoge un LLM con datos propios, es preciso:
- Preparar los datos, curándolos a través de técnicas de modelado, políticas de gobernanza y seguridad y estándares de calidad.
- Diseñar el modelo, aplicando los datos para personalizar los modelos básicos o crear un modelo propio.
- Desplegar el modelo, incorporándolo a otras aplicaciones o desplegándolo en flujos de trabajo de datos y análisis.
Una vez realizado esto, las empresas tienen que determinar si lo implementarán con recursos internos o recurrirán a terceros.
¿Tu organización aún no tiene una estrategia clara para la implementación de inteligencia artificial para la gestión de datos? ¡Podemos ayudarte! Contamos con la experiencia, el conocimiento y el expertise necesarios para ayudar a nuestros clientes a aprovechar al máximo la IA y los datos. ¡Hablemos!